本文综述了弱监督学习的一些研究进展，主要关注三种弱监督类型：不完全监督：只有一部分训练数据具备标签；不确切监督：训练数据只具备粗粒度标签；以及不准确监督：给出的标签并不总是真值。机器学习在各种任务中取得了巨大成功，特别是在分类和回归等监督学习任务中。预测模型是从包含大量训练样本的训练数据集中学习，每...
弱监督目标检测 (WSOD) 和定位 (WSOL),即使用图像级标签检测图像中具有bounding boxes的多个和单个实例,是 CV 社区中长期存在且具有挑战性的任务。随着深度神经网络在目标检测方面的成功,WSOD 和 WSOL 都受到了前所未有的关注。深度学习时代提出了数百种 WSOD 和 WSOL 方法和无数技术。为此,在本文中,我们将 WSOL...
监督学习通过讯息大量的训练样本来构建预测模型,其中每个训练样本都有一个标签来知名其真值(ground-truth),尽管现在监督学习技术已经获得了很大的成功,但是值得注意的是,在许多任务中,由于数据标注过程的成本过高,很难获得像全部真值这样的强标注信息。因此采用弱监督的机器学习技术是可取的。本文综述一些弱监督学习的一些...
参考文献:周志华-弱监督学习综述 原论文主要介绍了三类基本的弱监督学习,最好把这个当作弱监督学习方向的论文索引,根据具体的方向,再去拜读引用的论文。 弱监督学习主要的三种类型three typical types of weak supervision(在实际的案例中,这些情况往往是同时出现的)
在技术方面,他们对扩展 Snorkel 的核心数据编程模型,使其更容易指定具有更高级别接口(如自然语言)的标注函数,以及结合其他类型的弱监督学习技术 (如数据增强)感兴趣。 随着多任务学习的场景越来越普遍,也引发了这些问题:当带噪声的、可能相关的标注源现在要标注多个相关任务时会怎么样(不准确监督)?能否通过对这些任务...
弱监督学习综述 在机器学习领域,学习任务可大致划分为两类,一种是监督学习,另一种是非监督学习。通常,两者都需要从包含大量训练样本的训练数据集中学习预测模型,每个训练样本对应于事件/对象。 监督学习的训练数据由两部分组成:描述事件/对象的特征向量(x),以及 groud-truth 的标签(y)。
以下是周志华老师关于弱监督学习的综述文章摘要，旨在介绍这一领域的关键概念和应用背景：在许多实际任务中，由于数据标注成本高昂，难以获取强监督信息，弱监督学习作为一种替代方案崭露头角。它关注三种主要的弱监督类型：不完全监督（部分有标签）、不确切监督（粗粒度标注）和不精确监督（标注错误）。机器...
一、 弱监督学习概述 弱监督学习是指在训练模型时,使用的标注信息相对不充分或不够准确。弱监督学习包括多种形式,如标签噪声、图像级别标签、边界框、像素级标签等。在图像语义分割中,通常使用的是像素级标签。相比于传统的强监督学习需要像素级标注的方法,弱监督学习能够更好地适应实际场景,减少标注成本,因此在图像...
弱监督学习是指在数据标注不足或标注信息不完全的情况下的学习方法。相较于标准的监督学习，弱监督学习旨在利用部分监督信息和大量未标注数据来训练模型，以克服标注数据成本高和收集难的问题。弱监督学习可分为四类：不完全监督学习、不确切监督、不准确监督以及延迟监督学习。不完全监督学习主要处理部分有...
融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述.docx,融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述 一、概述 在当今的大数据时代,深度学习等监督学习方法在诸多领域取得了显著的成效,这些方法往往严重依赖于大量高质量的人工标注数据。现实情况中,数据的获取和标注